XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIEEE
博士Ram Bilas Pachori FIEEE, FIET, FIETE, FIE
3. R. Mittal、H. Juneja、N. Kasimkota、RK Tripathy 和 RB Pachori，一种基于 IoT 的时频域集成深度学习框架，用于通过肺部声音记录检测肺部疾病，面向医疗 5.0 的临床实践中的高级可穿戴传感器，Springer，印刷中，2025 年。（编辑：H. Liu、G. Tse、P. Bhattacharya、X. Wang、RK Tripathy 和 CH Goh）
博士Ram Bilas Pachori FIEEE, FIET, FIETE, FIE
3. R. Mittal、H. Juneja、N. Kasimkota、RK Tripathy 和 RB Pachori，一种基于 IoT 的时频域集成深度学习框架，用于通过肺部声音记录检测肺部疾病，面向医疗 5.0 的临床实践中的高级可穿戴传感器，Springer，印刷中，2025 年。（编辑：H. Liu、G. Tse、P. Bhattacharya、X. Wang、RK Tripathy 和 CH Goh）
2025 IEEE自定义集成电路会议（CICC）13
1:30 pm 10-1 ：（被邀请）类似基于变压器的语言模型（被邀请）类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr（美国）1，Hsinyu Tsai（美国）1，IEM Boybat（瑞士）博士（瑞士）2，William A. Simon（Switzerland） Vasilopoulos（瑞士）2，Pritish Narayanan博士（美国）1，Andrea Fasoli博士（美国）1，Kohji Hosokawa先生（日本）3（日本）3，Manuel Lealoo（瑞士）博士（瑞士）2国家）1，查尔斯·麦金（Charles Mackin）（美国）1，埃琳娜·费罗（Elena Ferro）（瑞士）2，Kaoutar El Maghraoui博士（美国）4，Hadjer Benmeziane博士（瑞士）2，Timothy Philicelli（美国）5，美国的Timothy Philicelli博士（瑞士） ，Shubham Jain博士（美国）4，Abu Sebastian博士（瑞士）2，Vijay Narayanan博士（美国）4（1。IBM研究-Almaden，2。IBM Research Europe，3。IBM东京研究实验室，4。 IBM T. J. Watson Research Center，5。 IBM Albany Nanotech）IBM东京研究实验室，4。IBM T. J. Watson Research Center，5。 IBM Albany Nanotech）IBM T. J. Watson Research Center，5。IBM Albany Nanotech）IBM Albany Nanotech）
降低 IEEE IR 复杂性的脉冲设计方法-...
与脉冲设计方法相关的脉冲合成器的拓扑结构基于 H 桥。尽管已经提出了在 UWB 应用中使用 H 桥进行脉冲整形的建议 [2]，但所提出的结构已被修改，以允许对脉冲包络进行数字控制。此外，如图 4.a 所示，H 桥由差分压控环形振荡器 (VCO；详见 [7]) 驱动（而不是 [2] 中的压控延迟线），以便能够生成 IEEE 标准所要求的高持续时间脉冲。VCO 还交替控制传输门耦合 (TGU1、TGD1) 和 (TGU2、TGD2)，以交替将电流送入负载，从而产生零均值脉冲。因此，如图 4.a 所示，脉冲包络由 4 个传输门组 TGx（TG1 至 TG4）控制，这些传输门组修改了进入输出负载的电流。信号 Sx（S1 至 S4），
IEEE地区2新闻通讯2025年1月
DeepSeek正在成为强大的竞争对手，挑战了美国在机器学习和AI方面的优势。这种竞争反映了IEEE美国和IEEE中国社区之间的更广泛的紧张关系，因为这两个地区都争夺技术创新领域的领导力。DeepSeek的崛起强调了IEEE需要促进全球合作，道德创新和包容性，从而确保进步有益于人类而不是加深分裂。随着AI竞争的加剧，IEEE在团结全球技术界的作用变得越来越重要。
IEEE计算机协会活动“ AI ...
1.1简介第1天：人工智能简介研讨会始于人工智能的概述，涵盖了其符号AI，机器学习，深度学习和认知计算等子领域。关键AI功能 - 机器学习，NLP，计算机视觉，机器人技术和专家系统，被强调为现代AI应用程序的核心。参与者讨论了AI对医疗保健和金融等部门的变革性影响。在AI概念（包括数据类型和道德考虑）的基础课程之后，评估评估了参与者对这些基本思想的理解。第2天：第二天引入机器学习（ML），重点是监督和强化学习。参与者探索了大型语言模型（LLM），并促使学习有效地指导模型。会议包括一个使用IBM Cloud和Watson Studio的项目，参与者在该项目中建立了一个作物推荐模型。通过数据准备，迭代模型改进和基于云的部署，他们经历了云计算的好处，用于大型数据集和可扩展的ML项目。第3天：最后一天与IBM Watson助理的聊天机器人开发，学生学会了使用IBM Watson Assistant设计和部署聊天机器人。交互式格式指导参与者创建能够理解查询的聊天机器人，回答
ieee cisose 2025-会议
IEEE CISOSE2025是智能服务系统主题的著名全球大会。该活动汇集了学术研究人员，行业领导者，技术提供商和解决方案，以交换研究结果，创新思想以及使用移动和云技术，AI，大数据和服务工程解决方案来构建未来智能系统和应用的解决方案。
IEEE 电路与系统新兴及精选主题期刊
当今的计算机架构和设备技术（用于制造它们）都面临着重大挑战，使其无法提供人工智能（AI）等复杂应用程序所需的性能。复杂性源于需要计算的极高的操作数量和所涉及的数据量。直接后果是，此类应用程序所涉及的计算工作量受到实际计算系统众所周知的壁垒的限制：（1）由于处理器和内存速度之间的差距越来越大而导致的内存壁垒，以及有限的内存带宽使得内存访问成为以内存访问为主的应用程序的性能杀手和功耗；（2）功率壁垒，涉及冷却的实际功率限制，这意味着 CPU 时钟速度无法进一步提高。
研究文章优化了IEEE的功率损失预测...
抽象准确的功率损失估计对于有效的电力系统操作和计划至关重要。传统方法依赖于假设，导致不准确。这项研究采用了多层馈送神经网络（MFNN）来开发一个模型，该模型估计电力线中的真实和反应性损失。负载流技术用于获得训练多种模型的变量。调整神经元数并比较其他模型的性能指标后，选择了所需的模型。使用MATPOPTOR对118个BUS IEEE测试网络进行建模。Levenberg-Marquardt反向传播算法对生成数据训练了该模型。结果表明，25-神经元模型表现最好，在1000个时期达到了最小平方误差（0.00047543）。相关系数显示20个神经元和25个神经元模型的值为0.9999。分析确定了25个基于训练的模型是预测功率损耗的最准确的模型。据观察，25-神经元模型以1000个时期的最高相关系数（0.99999）达到了最佳性能（0.99999）和最小平方误差（0.00047543）。这项研究证明了ANN在估计传输线中功率损失方面的有效性。推荐的25个基于基于Neuron的训练有素的模型提供了研究模型的最佳预测，从而提高了电力系统效率和计划。关键字：神经网络，神经元，负载流，Levenberg-Marquardt，Newton Raphson